自监督学习的单幅透射图像恢复

摘要：

现有基于学习的单幅透射图像恢复方法常需要大量成对的标签数据来训练模型,因缺乏成对图像集的监督约束,致使透射图像恢复效果欠佳,限制了其实用性.提出了一种基于自监督学习的单幅透射图像恢复方法,利用循环一致性生成对抗网络的循环结构和约束转移学习能力实现非成对图像的模型训练,通过设计自学习模块,从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息对网络进行训练,以此形成有效的从浅层到深层的特征提取,提高透射图像正面内容的纹理、边缘等细节信息恢复质量,实现单幅图像的透射去除.实验结果表明,该方法在合成图像数据集、公共图像数据集以及真实图像数据集上都取得了较好的透射图像恢复结果.

关键词：特征提取、透射去除、图像恢复、自监督、生成对抗网络

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41;TP183;TN918.4

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：219-228